Smoke control in il space 10 m${\times}$3 m floor and 5.4 m high around the stairway of a subway station platform was simulated by using FDS to investigate problems of smoke control in Daegue subway stations. Distributions of temperature and smoke particles, and variation of the number of particles with time for a 200 ㎾ polyurethane fire were compared. It was shown that the purge system fails to remove smoke efficiently and that the extraction system has the highest perfor-mance among the three smoke control systems for the given situations. Simply switching the purge system into extraction mode might improve much the smoke removal performance.
Nagayama, T.;Spencer, B.F. Jr.;Mechitov, K.A.;Agha, G.A.
Smart Structures and Systems
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v.5
no.2
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pp.119-137
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2009
Smart sensors densely distributed over structures can use their computational and wireless communication capabilities to provide rich information for structural health monitoring (SHM). Though smart sensor technology has seen substantial advances during recent years, implementation of smart sensors on full-scale structures has been limited. Hardware resources available on smart sensors restrict data acquisition capabilities; intrinsic to these wireless systems are packet loss, data synchronization errors, and relatively slow communication speeds. This paper addresses these issues under the hardware limitation by developing corresponding middleware services. The reliable communication service requires only a few acknowledgement packets to compensate for packet loss. The synchronized sensing service employs a resampling approach leaving the need for strict control of sensing timing. The data aggregation service makes use of application specific knowledge and distributed computing to suppress data transfer requirements. These middleware services are implemented on the Imote2 smart sensor platform, and their efficacy demonstrated experimentally.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.35
no.2
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pp.109-117
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2022
There has been an increasing number of studies on photovoltaic energy generation system in an offshore site with the largest energy generation efficiency, as increasing the researches and developments of renewable energies for use of offshore space and resources to replace existing fossil fuels and resolve environmental challenges. For installation and operation of floating photovoltaic systems in an offshore site with harsher environmental conditions, a stiffness of structural members comprising the total system must be reinforced to inland water spaces as dams, reservoirs etc., which have relatively weak condition. However, there are various limitations for the reinforcement of structural stiffness of the system, including producible size, total mass of the system, economic efficiency, etc. Thus, in this study, a floating breakwater is considered for reducing wave loads on the system and minimizing the reinforcement of the structural members. Wave reduction performances of floating breakwaters are evaluated, considering size and distance to the system. The wave loads on the system are evaluated using the higher-order boundary element method (HOBEM), considering the multi-body effect of buoys. Stresses on structural members are assessed by coupled analyses using the finite element method (FEM), considering the wave loads and hydrodynamic characteristics. As the maximum stresses on each of the cases are reviewed and compared, the effect of floating breakwater for floating photovoltaic system is checked, and it is confirmed that the size of breakwater has a significant effect on structural responses of the system.
In an Internet of Things (IoT)-configured system, each device executes on-chip software. Recent IoT devices require fast execution time of complex services, such as analyzing a large amount of data, while maintaining low-power computation. As service complexity increases, the service requires high-performance computing and more space for embedded space. However, the low performance of IoT edge devices and their small memory size can hinder the complex and diverse operations of IoT services. In this paper, we propose a remote on-demand software code execution unit using the cloudification of on-chip code memory to accelerate the program execution of an IoT edge device with a low-performance processor. We propose a simulation approach to distribute remote code executed on the server side and on the edge side according to the program's computational and communicational needs. Our on-demand remote code execution unit simulation platform, which includes an instruction set simulator based on 16-bit ARM Thumb instruction set architecture, successfully emulates the architectural behavior of on-chip flash memory, enabling embedded devices to accelerate and execute software using remote execution code in the IoT environment.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.4
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pp.718-725
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2017
A liquid storage tank is one of the most important structures in industrial complexes dealing with chemicals, and its structural damage due to an earthquake may cause a disastrous event such as the leakage of hazardous materials, fire, and explosion. It is thus essential to assess the seismic fragility of liquid storage tanks and prepare for seismic events in advance. When a liquid storage tank is oscillated by a seismic load, the hydrodynamic pressure caused by the liquid-structure interaction increases the stress and causes structural damage to the tank. Meanwhile, the seismic fragility of the structure can be estimated by considering the various sources of uncertainty and calculating the failure probabilities in a given limiting state. To accurately evaluate the seismic fragility of liquid storage tanks, a sophisticated finite element analysis is required during their reliability analysis. Therefore, in this study, FERUM-ABAQUS, a recently-developed computational platform integrated with commercial finite element and reliability analysis software packages, is introduced to perform the finite element reliability analysis and calculate the failure probability of a liquid storage tank subjected to a seismic load. FERUM-ABAUS allows for automatic data exchange between these two software packages and for the efficient seismic fragility assessment of a structure. Using this computational platform, the seismic fragility curve of a liquid storage tank is successfully obtained.
Lal, Achchhe;Jagtap, Kirankumar R.;Singh, Birgu N.
Advances in Computational Design
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v.2
no.3
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pp.165-194
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2017
The present work proposes the thermo mechanically induced statistics of nonlinear transverse central deflection of elastically supported functionally graded (FG) plate subjected to static loadings with random system properties. The FG plate is supported on two parameters Pasternak foundation with Winkler cubic nonlinearity. The random system properties such as material properties of FG material, external loading and foundation parameters are assumed as uncorrelated random variables. The material properties are assumed as non-uniform temperature distribution with temperature dependent (TD) material properties. The basic formulation for static is based on higher order shear deformation theory (HSDT) with von-Karman nonlinear strain kinematics through Newton-Raphson method. A second order perturbation technique (SOPT) and direct Monte Carlo simulation (MCS) are used to compute the nonlinear governing equation. The effects of load parameters, plate thickness ratios, aspect ratios, volume fraction, exponent, foundation parameters, and boundary conditions with random system properties are examined through parametric studies. The results of present approaches are compared with those results available in the literature and by employing direct Monte Carlo simulation (MCS).
Electrocardiogram (ECG) classification has become an essential task of modern day wearable devices, and can be used to detect cardiovascular diseases. State-of-the-art Artificial Intelligence (AI)-based ECG classifiers have been designed using various artificial neural networks (ANNs). Despite their high accuracy, ANNs require significant computational resources and power. Herein, three different ANNs have been compared: multilayer perceptron (MLP), convolutional neural network (CNN), and spiking neural network (SNN) only for the ECG classification. The ANN model has been developed in Python and Theano, trained on a central processing unit (CPU) platform, and deployed on a PYNQ-Z2 FPGA board to validate the model using a Jupyter notebook. Meanwhile, the hardware accelerator is designed with Overlay, which is a hardware library on PYNQ. For classification, the MIT-BIH dataset obtained from the Physionet library is used. The resulting ANN system can accurately classify four ECG types: normal, atrial premature contraction, left bundle branch block, and premature ventricular contraction. The performance of the ECG classifier models is evaluated based on accuracy and power. Among the three AI algorithms, the SNN requires the lowest power consumption of 0.226 W on-chip, followed by MLP (1.677 W), and CNN (2.266 W). However, the highest accuracy is achieved by the CNN (95%), followed by MLP (76%) and SNN (90%).
Sin, Wan-Jae;Park, Jong-Hyun;Park, Jahng-Hyeon;Park, Jong-Oh
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.9
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pp.796-802
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2000
A master-slave system for teleoperation is usually used to control the robor's motion on remote place such as abyss, outer space etc.. When the slave robot is a humanoid one, it can make a better performance if the configuration of the master arm is similar to that of the slave arm and of the human. The master arm proposed in this paper has a type to be put on the human arm, that is, the exoskeleton type, and has a combination of serial joint and parallel mechanism imitating the human's arm structure of muscles and bones, so called hybrid mechanism so that it can follow arm's movement effectively. But it is easy to solve the forward kinematis of the parallel structure because relating equations are implicit functions. In order to solve that, the virtual joint angle corresponding to human arm's joint is introduced and a sequential computation step is employed in calculating virtual joint angles and the posture of the end effector. Also validity is checked up through computational simulation.
This paper introduces a programmable multi-format video decoder(MFD) to support HEVC(High Efficiency Video Coding) standard and for other video coding standards. The goal of the proposed MFD is the high-end FHD(Full High Definition) video decoder needed for a DTV(Digital Tele-Vision) SoC(System on Chip). The proposed platform consists of a hybrid architecture that is comprised of reconfigurable processors and flexible hardware accelerators to support the massive computational load and various kinds of video coding standards. The experimental results show that the proposed architecture is operating at a 300MHz clock that is capable of decoding HEVC bit-stream of FHD 30 frames per second.
As the performance of computer hardware has been increased in recent years, more realistic computer generated objects can be created and presented in personal computers and portable digital devices as well. For this reason, digital contents, including computer graphics, require virtual objects that are more realistic and representable in real-time on various devices, thus it requires more computational costs. In order to support the production of contents including computer graphics, games, and animations on multi-platform, Unity or unreal engines are mainly used. To represent more realistic behavior of virtual objects in a simulation, a virtual object must collide with other virtual objects and present the plausible interaction, as in the real world. However, such dynamic simulation requires a large amount of computational cost, and most portable devices cannot provide these dynamic simulations in real-time. In this paper, we proposed a GPGPU computation based dynamic cloth simulation to represent collision and response with spherical object in real-time. We believe that the proposed method can be useful for readily producing realistic digital contents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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